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腾讯会议如何保证语音质量?音频信号处理中有这些秘籍!

导读 | 腾讯会议在去年年底推出,集结腾讯在AI、云计算、安全等方面的能力,全方位满足不同场景下的会议需求,在短短两个月内就突破千万日活大关。面对多样且复杂的场景,比如开会环境嘈杂、同一地点多设备接入、房间声学参数不理想等,腾讯会议如何通过对音频信号的处理持续保障高品质通话,提升沟通效率?本文是腾讯多媒体实验室音频技术专家李岳鹏在「腾讯技术开放日·云视频会议专场」的分享整理。 点击视频,查看直播回放 一、TRAE技术降噪增益揭秘 先简单讲一下VOIP中语音数据实时传输路径图,我们可以看到远端的数据通过

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  • 机器学习常用神经网络架构和原理

    一、为什么需要机器学习? 有些任务直接编码较为复杂,我们不能处理所有的细微之处和简单编码,因此,机器学习很有必要。相反,我们向机器学习算法提供大量数据,让算法不断探索数据并构建模型来解决问题。比如:在新的杂乱照明场景内,从新的角度识别三维物体;编写一个计算信用卡交易诈骗概率的程序。 机器学习方法如下:它没有为每个特定的任务编写相应的程序,而是收集大量事例,为给定输入指定正确输出。算法利用这些事例产生程序。该程序与手写程序不同,可能包含数百万的数据量,也适用于新事例以及训练过的数据。若数据改变,程序在新数据上

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